yolov5调用摄像头实时检测的时候怎么改变帧率

在使用 YOLOv5 进行实时检测时，可以通过修改代码中的参数来调整帧率。具体来说，可以在 `detect.py` 文件中的 `--source` 参数后面加上 `--fps` 参数，例如：

python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --conf 0.4 --fps 30

其中，`--fps` 参数指定了帧率，这里设置为 30。你可以根据需要将其调整为其他值。需要注意的是，实际帧率可能受到计算机性能、摄像头分辨率等因素的影响。

相关问题

yolov5调用摄像头帧率低

YOLOv5调用摄像头时可能会出现帧率低的情况。这可能是由于软件同步的帧数较低或YOLO处理每帧图片的耗时较长导致的。实时视频可能会出现略微的卡顿，但检测的效果通常是不错的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLOV5调用摄像头识别报错的解决方法】](https://blog.csdn.net/weixin_44355653/article/details/125766680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolo-v5连接手机摄像头实时检测的步骤](https://blog.csdn.net/gongkeguo/article/details/121609311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov5调用摄像头检测

使用yolov5调用摄像头进行实时目标检测，可以通过以下步骤实现：
1. 安装yolov5和pyqt5库。
2. 在代码中导入yolov5和pyqt5库。
3. 加载yolov5模型。
4. 打开摄像头并读取视频流。
5. 对每一帧图像进行目标检测。
6. 在图像上绘制检测结果并显示。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

# 加载yolov5模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
model.eval()

# 打开摄像头并读取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建Qt应用程序和标签
app = QApplication([])
label = QLabel()
label.show()

while True:
    # 读取视频流中的一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转换为PyTorch Tensor
    img = torch.from_numpy(frame).permute(2, 0, 1).float().div(255.0).unsqueeze(0)

    # 将图像输入yolov5模型进行目标检测
    with torch.no_grad():
        detections = model(img)[0]
        detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

    # 在图像上绘制检测结果
    if detections[0] is not None:
        detections = detections[0].cpu().numpy()
        detections[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], detections[:, :4], frame.shape).round()
        for x1, y1, x2, y2, conf, cls in detections:
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 将图像转换为QImage并显示在标签上
    h, w, c = frame.shape
    qimg = QImage(frame.data, w, h, w * c, QImage.Format_RGB888)
    pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
    label.setPixmap(pixmap)

    # 等待一段时间并检查是否按下了退出键
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()